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导航数据库技术的特点
来源:中国测绘报 | 作者:admin | 发布时间: 994天前 | 2528 次浏览 | 分享到:

导航数据库技术的特点

(摘自中国测绘报)


图为各类地理信息数据库中的内容举例

导航数据库是指为智能交通系统(ITS)、基于位置的服务(LBS)应用需求而建立的具有统一技术标准的地理数据库。它着重表达道路及其属性信息,以及智能交通系统和基于位置的服务应用所需的其它相关信息,如地址系统信息、地图显示背景信息、用户所关注的公共机构及服务信息等。导航数据库的主要内容是以道路网为骨架的地理框架信息,其上叠加着社会经济信息以及交通信息。

导航数据库是一个综合的数据集,包括空间要素的几何信息、要素的基本属性、要素的增强属性、交通导航信息等。内容越多,建设导航数据库的成本就越高,其适用范围也越广。根据不同的应用需求,可以从这一综合数据集中提取出不同的数据产品。

为了适应智能交通系统和基于位置的服务等领域的应用需求,导航数据库与一般的地理信息数据库相比,在数据模型、数据的准确性、数据的组织方法方面有独特的要求。

数据模型要求
导航数据库数据模型在信息内容、拓扑关系描述与要素表达方法方面与一般的地理信息数据库的区别是:信息内容方面,通常的基础地理信息数据库主要任务是在不同的比例尺上对地理环境进行综合描述,着重于表达各类要素的位置、形状和基本属性,对于要素之间的关系没有予以太多的重视。一般GIS应用系统的数据库则是针对相关

的应用领域,在基础地理信息数据库的基础上叠加相关的专业空间要素及属性,通常只顾及与其专业信息相关的空间要素内容。

导航数据库不但需要详细描述构成道路网本身的各类要素,如行车路线、道路交叉口、立交桥等,还需要以道路网为骨架集成地表达与交通行为相关的各类空间要素,如车站、交通信号灯、各类单位及商业服务点等。尤为重要的是,导航数据库不但要描述道路网及相关空间要素的地理位置及形状,还要表达它们的空间关系及其在交通网络中的交通关系。

拓扑关系描述要求在常见的建立了点、线、面等空间拓扑关系的空间数据库中,空间要素用结点、弧段等图元来表示。多边形要素一般是通过环绕这个多边形的弧段来定义的。最典型的例子是被广泛采用的Arc/Info数据模型。如多边形是通过环绕其周围的弧段来定义的。这样的模型表达带来的一个问题,就是当需要操作某一多边形时,首先应知道相关的弧段,即需要建立所谓的多边形-弧段拓扑关系。

在导航数据库中,人们最关心的是道路网络的连通关系,即弧段与结点之间的拓扑关系。在处理公园、水面等要素的多边形时,往往并不十分关心多边形的边界,而只需要了解多边形与某些道路之间的关系。大多数情况下这些道路往往并不是围绕多边形的边界。此时若沿用传统的数据模型,往往需要建立所有封闭多边形与相关弧段之间的关系等极不必要的工作。因而,导航数据库的数据模型中常常单独定义一种“面”图元来解决这个问题。

集成表达要求导航数据库需要顾及空间要素在不同使用环境中、不同综合程度下、不同抽象程度下的集成表达模型。例如一条道路,可以用一条单线来表示,也可能需要表示为双线或多边形。又如,一个道路网络可以将小路、胡同都表达出来,也可以比较粗略地仅表示主要道路。再如,一个道路交叉口,可以详细地描述车道与交通流,也可以将其抽象为简单网络,甚至可以将其进一步抽象为一个点。

一般的空间数据库中,不同比例尺、不同综合程度、不同抽象表达程度的数据往往存贮在不同的数据集中,因而可以分别用不同的数据模型进行表达,不必在意是否可以集成。

但在应用导航数据库时,既可能要在全国或全区域范围内查找某条道路(小比例尺),也可能要查找某城市内部的道路(大比例尺);有时需要在主要道路层面上进行路径规划(如查找北京至上海的最优路径),但在计算某一住宅通向最近商业网点的路径时,又涉及小路甚至胡同;此外,在进行路径规划时,可能只需要道路连通性即可,但在进行行驶引导时,则需要详细交通流走向。因而,导航数据模型需要能够集成地表达不同详细程度、不同综合程度和不同抽象程度的道路。

准确性要求
导航数据的准确性包括精度、现势性及动态性。

不同的应用对于数据定位精度的要求是不同的。例如一个先进驾驶辅助系统中包含车道信息、道路转弯半径、路面坡度、高程等数据,几何精度须达到1米。对于车辆导航系统来说,城市地区定位精度一般要求不低于5米;乡村地区定位精度不低于25米。无线LBS服务一般要求50米(GPS定位)至100米(无线蜂窝定位)的定位精度。

所有的导航数据都要求现势性,即数据真实反映现实世界情况的程度。国外大的导航数据生产公司一般是以每年4次或更高的频率来更新导航数据产品,以保证数据的现势性。

现实世界中的交通情况随时都在变化,因而动态交通信息对于导航及交通管理也是非常重要的。目前有些先进国家已经建立通过无线系统发送动态交通信息的网络。

数据组织要求
导航数据的组织关系到应用中路径优化、地址查找及决策支持的效率。它涉及如何划分数据集的存储分区和图层。此外,导航数据在应用时可能会集成不同详细程度、不同综合程度、不同抽象程度的信息,如何将这些数据集成起来,建立相互之间的链接关系,也是导航数据库数据组织必须顾及的问题。

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